如何在 NumPy 中将一个轴扩展到 2 个轴？

Question

假设我有一个任意维度的字符串ndarray。例如：[["abc", "def"], ["ghi", "jkl"]]。现在，我想将每个字符串拆分为单独的字符，以便基本上添加第二维中的轴：[[['a', 'd'], ['b', 'e'], ['c', 'f']], [['g', 'j'], ['h', 'k'], ['i', 'l']]]。或者说得更好，它的行为应该类似于 MATLAB 将字符串数组转换为 char 数组：

A = 
  2×2 string array
    "abc"    "def"
    "ghi"    "jkl"

应该变成：

  2×3×2 char array
ans(:,:,1) =
    'abc'
    'ghi'
ans(:,:,2) =
    'def'
    'jkl'

我尝试了np.frompyfunc、np.apply_over_axis 和np.apply_from_axis 之类的功能，但到目前为止对我没有任何帮助。有什么巧妙的技巧可以做到这一点？

反过来其实很简单：

def row_to_string(row):
    return ''.join([chr(int(x)) for x in row])

return np.apply_along_axis(row_to_string, 1, np.asarray(x))

编辑：有关 3D 示例，请参阅此要点：https://gist.github.com/PeterTillema/215f0a6474849a06001e10804e5a6eca

Answer 1

In [159]: alist = [["abc", "def"], ["ghi", "jkl"]]
In [160]: np.frompyfunc(list,1,1)(alist)
Out[160]: 
array([[list(['a', 'b', 'c']), list(['d', 'e', 'f'])],
       [list(['g', 'h', 'i']), list(['j', 'k', 'l'])]], dtype=object)
In [161]: np.array(np.frompyfunc(list,1,1)(alist).tolist())
Out[161]: 
array([[['a', 'b', 'c'],
        ['d', 'e', 'f']],

       [['g', 'h', 'i'],
        ['j', 'k', 'l']]], dtype='<U1')

您可以从那里转置到所需的布局。

将字符串拆分为字符是一项 python 任务。 Numpy 没有特殊的字符串代码，只有 np.char 函数将字符串方法应用于字符串 dtype 数组的元素。

frompyfunc 是一个方便的工具，用于将 python 函数应用于数组元素。它不编译任何东西，但通常在速度上与列表推导相当，并且可能更方便。